区块链赋能智能制造:Oracle数据库迁移与应用实践

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"本文主要探讨了区块链技术在智能制造领域的应用,以及如何将其与Oracle数据库的pdb xtts迁移相结合。文章引用IBM的咨询报告,指出电子行业的高管们对区块链的广泛应用抱有积极期待,预计到2020年,近3/4的电子行业将采用区块链进行运营。此外,文章提到了智能制造的重要性,尤其是在中国智能制造2025战略背景下,以及人工智能、传感器和3D打印等关键技术的角色。" 区块链技术是近年来备受关注的一项革新性技术,其分布式、不可篡改的特性使其在制造业中具有巨大的潜力。在描述中提到,尽管有人认为区块链的应用尚处于早期阶段,但已经有企业开始尝试将其融入工业制造过程。例如,通过区块链技术,可以创建透明、安全的数据交换环境,提高供应链管理效率,减少欺诈和错误,增强产品追溯能力。 在Oracle数据库的pdb xtts迁移方案中,区块链技术可能被用于确保数据迁移过程的安全性和完整性。PDB(Pluggable Database)是Oracle数据库12c引入的一个特性,允许在一个容器数据库(CDB)内部创建和管理多个独立的数据库实例。XTTS(Extreme Transaction Tracking and Recovery)则是Oracle提供的一个工具,用于跟踪事务,确保在复杂数据库环境中数据的一致性。在升级过程中,区块链可以用来记录迁移的每一步,形成不可更改的日志,从而增强数据迁移的信任度。 人工智能作为智能制造的重要组成部分,通过机器学习和深度学习等技术解决传统制造中的效率和质量问题。文中提到了AI可以提升生产效率,减少能源消耗,并实现智能生产过程。例如,AI可以自动分析生产数据,预测设备故障,提前进行维护,避免生产中断。 传感器技术则是实现智能制造的基础,它们负责收集各种生产过程中的实时数据,如温度、压力、湿度等,为决策提供依据。随着中国制造2025战略的推进,传感器市场将迎来更大的发展空间。 最后,3D打印和工业机器人是实现个性化定制和自动化生产的利器,3D打印可以快速制造复杂零部件,而工业机器人则能执行精确、重复性的任务,提高生产效率。 区块链、人工智能、传感器以及3D打印等先进技术的融合,正在推动着制造业的转型升级,为实现智能制造提供了强大的技术支持。

from pdb import set_trace as st import os import numpy as np import cv2 import argparse parser = argparse.ArgumentParser('create image pairs') parser.add_argument('--fold_A', dest='fold_A', help='input directory for image A', type=str, default='../dataset/50kshoes_edges') parser.add_argument('--fold_B', dest='fold_B', help='input directory for image B', type=str, default='../dataset/50kshoes_jpg') parser.add_argument('--fold_AB', dest='fold_AB', help='output directory', type=str, default='../dataset/test_AB') parser.add_argument('--num_imgs', dest='num_imgs', help='number of images',type=int, default=1000000) parser.add_argument('--use_AB', dest='use_AB', help='if true: (0001_A, 0001_B) to (0001_AB)',action='store_true') args = parser.parse_args() for arg in vars(args): print('[%s] = ' % arg, getattr(args, arg)) splits = os.listdir(args.fold_A) for sp in splits: img_fold_A = os.path.join(args.fold_A, sp) img_fold_B = os.path.join(args.fold_B, sp) img_list = os.listdir(img_fold_A) if args.use_AB: img_list = [img_path for img_path in img_list if '_A.' in img_path] num_imgs = min(args.num_imgs, len(img_list)) print('split = %s, use %d/%d images' % (sp, num_imgs, len(img_list))) img_fold_AB = os.path.join(args.fold_AB, sp) if not os.path.isdir(img_fold_AB): os.makedirs(img_fold_AB) print('split = %s, number of images = %d' % (sp, num_imgs)) for n in range(num_imgs): name_A = img_list[n] path_A = os.path.join(img_fold_A, name_A) if args.use_AB: name_B = name_A.replace('_A.', '_B.') else: name_B = name_A path_B = os.path.join(img_fold_B, name_B) if os.path.isfile(path_A) and os.path.isfile(path_B): name_AB = name_A if args.use_AB: name_AB = name_AB.replace('_A.', '.') # remove _A path_AB = os.path.join(img_fold_AB, name_AB) im_A = cv2.imread(path_A, cv2.IMREAD_COLOR) im_B = cv2.imread(path_B, cv2.IMREAD_COLOR) im_AB = np.concatenate([im_A, im_B], 1) cv2.imwrite(path_AB, im_AB),解释上述代码,并告诉我怎么设置文件夹格式

2023-06-10 上传